L'IA pour les entreprises, qu'est-ce que c'est ?

L'IA pour les entreprises désigne l'intégration d'outils d'intelligence artificielle (IA) et de logiciels d'apprentissage automatique à l'exploitation et aux processus à grande échelle.  

Dans presque tous les secteurs, les entreprises adoptent des technologies d'IA pour augmenter leur efficacité et la productivité des équipes et des ressources dont elles disposent. Elles ont notamment besoin de solutions d'IA qui fonctionnent à grande échelle, pour toutes les équipes et charges de travail.

Découvrir Red Hat AI

De nombreuses entreprises utilisent l'IA pour obtenir un avantage concurrentiel dans leur domaine. Les secteurs tels que la santé, les télécommunications et les services bancaires ont recours à l'IA pour rationaliser les finances, améliorer l'expérience utilisateur et travailler plus efficacement. Les entreprises apprennent rapidement à appliquer l'IA générative et l'IA prédictive pour effectuer des tâches quotidiennes et résoudre des problèmes complexes à long terme. 

Les entreprises utilisent également des outils et des techniques d'IA tels que les grands modèles de langage (LLM), la génération augmentée de récupération et le MLOps pour optimiser leur exploitation et introduire de nouveaux services. 

Découvrir les témoignages de clients de l'offre Red Hat AI

L'IA permet aux entreprises de penser leur activité différemment. Grâce à la rapidité et à la précision des technologies d'IA, les grandes entreprises sont en mesure de trier d'énormes volumes de données et d'expérimenter de nouvelles idées rapidement et en toute confiance. Les entreprises peuvent aujourd'hui résoudre des problèmes en quelques semaines au lieu de plusieurs années. 

Il est important pour les entreprises d'être capable d'identifier les opportunités à saisir, les avantages dont elles peuvent bénéficier ainsi que les solutions qui leur permettront de relever les défis liés à l'IA. 

En savoir plus sur les cas d'utilisation de l'IA générative

En savoir plus sur les cas d'utilisation de l'IA prédictive

Les solutions d'IA pour les entreprises offrent des avantages permettant de créer de meilleurs modèles économiques et de réduire les obstacles à leur efficacité. 

Voici quelques-uns de ces avantages : 

• Réduction des coûts. L'automatisation de l'IA permet d'automatiser les tâches quotidiennes et de réduire les actions répétitives, ce qui laisse la possibilité aux équipes de se consacrer aux tâches nécessitant toute leur attention.
• Amélioration de l'expérience client. L'IA excelle dans l'analyse des données et l'identification de schémas, même lorsqu'il s'agit de comportements humains. Ces informations obtenues en temps réel peuvent améliorer la façon dont les clients interagissent avec une marque.
• Prévention des erreurs. L'IA possède la capacité non seulement d'identifier des schémas, mais aussi de prédire les tendances futures, notamment les anomalies. L'IA prédictive peut contribuer à détecter les erreurs ou défaillances avant qu'elles ne surviennent, afin d'éviter les temps d'arrêt prolongés et les pertes de productivité importantes. 

L'un des principaux avantages de l'IA est qu'elle permet de rationaliser la collaboration pluridisciplinaire entre les équipes, un aspect indispensable pour profiter de tous les autres avantages de l'IA à l'échelle de l'entreprise. Les plateformes d'IA pour les entreprises doivent faciliter la collaboration entre les équipes susceptibles de rencontrer des problèmes de communication. 

Lorsque les équipes travaillent plus rapidement et intelligemment, les inefficacités diminuent à tous les niveaux, notamment lorsqu'une même plateforme est utilisée. 

Découvrir des cas d'utilisation détaillés de l'IA pour les entreprises

Si les solutions d'IA pour les entreprises offrent des opportunités de croissance, elles peuvent également introduire des risques. Il est important de les comprendre pour mieux s'y préparer et réduire la part d'imprévisibilité.

Voici certains risques fréquents :  

• Biais dangereux.  Parce que les modèles d'apprentissage automatique sont entraînés à partir d'historiques de données, ils apprennent des biais et des éléments discriminatoires susceptibles d'influencer la prise de décisions. Des biais peuvent apparaître avec l'IA générative sous la forme de réponses erronées, et avec l'IA prédictive sous la forme de prédictions inexactes. L'utilisation de données saines peut améliorer la précision et la qualité des prédictions.
• Informations non fiables. L'IA peut être sujette à des hallucinations, c'est-à-dire générer des informations qui semblent exactes, mais qui sont en réalité erronées. Si certains de ces résultats sont plutôt anodins (comme une image d'une personne possédant six doigts), d'autres peuvent s'avérer dangereux, par exemple un dialogueur (ou chatbot) formulant de mauvais conseils médicaux.

• Risques juridiques et pour la sécurité. Les systèmes d'IA peuvent exposer les entreprises à divers risques en matière de sécurité. Par exemple, des utilisateurs peuvent saisir des informations sensibles dans des applications qui ne sont pas sécurisées par défaut, ce qui augmente le risque de fuite de données. Par ailleurs, les réponses formulées par l'IA générative peuvent introduire des risques de nature juridique en reproduisant des contenus protégés par des droits d'auteur ou en s'appropriant la voix ou l'identité d'une personne réelle sans son consentement. 

  Protéger les charges de travail d'IA

Afin d'être efficaces, les plateformes d'IA pour les entreprises nécessitent des ressources importantes et une collaboration étroite entre les équipes. 

Voici certains défis courants auxquels sont confrontées les entreprises :

• Déficits de compétences et manque d'expertise. Les entreprises ont besoin de nouvelles compétences pour exploiter tout le potentiel de l'IA. Le recrutement, l'intégration et la formation d'une équipe peuvent nécessiter beaucoup de temps et de ressources.
• Coûts élevés. Les entreprises ont besoin de ressources importantes pour gérer les systèmes d'IA et les faire fonctionner à grande vitesse. Les coûts liés à la puissance de calcul dont ces technologies ont besoin et à l'emploi de professionnels qualifiés peuvent rapidement augmenter.
• Mise à l'échelle impossible. Les données, le matériel et les logiciels distribués peuvent compliquer davantage l'intégration d'applications d'IA au sein des grandes entreprises.
• Méfiance envers l'IA. Il peut être difficile de s'adapter aux changements rapides, notamment lorsqu'il existe de nombreuses inconnues. Dans la mesure où l'IA peut sembler mystérieuse et peu fiable, les entreprises doivent parfois déployer des efforts supplémentaires pour obtenir l'adhésion de leurs équipes et encourager la collaboration nécessaire à leur réussite. 

Découvrir les avantages de l'IA agentique

L'IA implique de nombreuses variables. Comme toute pile technologique, la pile d'IA pour les entreprises doit inclure des outils, des services, des plateformes et des logiciels issus de diverses sources, qui se combinent pour fournir une solution complète. 

Une pile technologique d'IA se compose de différentes couches, comme les LLM, les environnements d'exécution, les accélérateurs matériels et les données de l'entreprise. Les protocoles tels que le MCP (Model Context Protocol) permettent aux différents éléments de la pile d'IA de fonctionner ensemble. 

La composition d'une pile peut être flexible et dépend de facteurs tels que le cas d'utilisation de l'entreprise, ses objectifs ainsi que les ressources dont elle dispose. 

Il est important de rappeler qu'une pile technologique d'IA n'est pas rigide. Ses composants ne sont pas nécessairement superposés. La pile doit fonctionner comme un tout, en harmonie, chaque couche ayant un rôle précis indispensable à l'ensemble. 

Quelle que soit sa forme, l'objectif d'une pile d'IA est de fournir un emplacement pour toutes les variables de la solution d'IA. Chaque membre d'une équipe pourra ainsi identifier des domaines spécifiques à améliorer et évaluer la façon dont l'ensemble de la pile fonctionne en tant que solution. 

Il peut être stratégique de former une équipe spécifique ou d'allouer une partie du budget aux produits et services d'IA. 

Pour adopter et mettre en œuvre l'IA ou la mettre à l'échelle, les entreprises doivent notamment suivre certains principes : 

• Établissement des objectifs. Une fois que les entreprises ont saisi la manière dont elles peuvent exploiter l'IA, elles sont en mesure d'identifier leur parcours de croissance. Une fois l'objectif final établi, elles peuvent l'utiliser comme point de départ afin de définir les actions à mener pour l'atteindre. 

• Vérification de l'intégrité des données. Les données sont la clé d'une stratégie d'IA réussie. En l'absence de données saines, les logiciels et plateformes d'IA ne sont d'aucune utilité. À l'aide de données à jour, précises et impartiales, les entreprises peuvent tirer pleinement parti de leur pile technologique. 

• Démarrage à petite échelle. Les entreprises qui ne peuvent pas encore effectuer de mise à l'échelle dans tous les environnements ont la possibilité de tester de petits modèles sur leur propre matériel. Cette expérimentation de l'IA à un niveau débutant aide les entreprises à se préparer aux défis qui se présenteront lors de son déploiement à grande échelle. 

• Sollicitation de spécialistes. L'IA n'est pas une technologie simple. Son utilisation peut même très vite se compliquer. Il est courant (et recommandé) de faire appel à une équipe qui maîtrise réellement cette technologie. 

Découvrir les services de Red Hat pour l'IA → 

• Mise en œuvre de l'IA. Une plateforme réservée à la mise en œuvre de l'IA simplifie la gestion du cycle de vie des applications d'IA. Elle favorise la collaboration pluridisciplinaire évoquée précédemment et permet d'évoluer avec l'ensemble des équipes. 

Découvrir comment élaborer une stratégie d'IA pour la croissance à long terme →

Dans la mesure où chaque entreprise est différente et unique, chacune aura des objectifs en matière d'IA qui lui seront propres. 

La gamme de solutions Red Hat® AI fournit une plateforme d'IA complète et accessible qui peut aider les entreprises à atteindre tous leurs objectifs spécifiques. 

Nos solutions d'IA incluent :

• Une plateforme d'IA qui permet la collaboration entre les équipes
• De petits modèles spécifiques, tels que les modèles Granite d'IBM
• Des fonctionnalités accessibles de réglage de modèles

Nous proposons également un vaste choix de partenaires afin de garantir la flexibilité des entreprises lors du déploiement de l'IA à plus grande échelle. 

Avec la gamme Red Hat AI, les entreprises sont à même de contrôler les capacités d'IA générative et prédictive, à la fois dans le cloud, sur site et à la périphérie du réseau. Quel que soit l'emplacement des données, notre plateforme d'IA permet de déployer des applications de manière cohérente dans tous les environnements de cloud hybride.

Découvrir Red Hat AI